电子书 大学教授的数学建模的样例。值得珍藏。

著名的基于hausdorff距离模糊匹配的图像处理方法。-Hausdorff distance from the famous fuzzy matching based on image processing methods

不 同 目 标 的 激 光 雷 达 距 离 方 程 短脉冲/扩展目标：与发射能量和(D/R)2成比例 未截断零深度硬目标：与发射能量和(D/R)2成比例 截断零深度硬目标：与发射能量、(D/R)4和(1/2)成比例

文字距离 TextDistance-用于通过多种算法比较两个或多个序列之间距离的python库。 特征： 30多种算法 纯python实现 使用简单 两个以上的序列比较 某些算法在一类中有多个实现。 可选的numpy用法，以实现最大速度。 演算法 基于编辑 算法 类 功能 Hamming hamming Mlipns mlipns Levenshtein levenshtein DamerauLevenshtein damerau_levenshtein JaroWinkler jaro_winkler jaro StrCmp95 strcmp95 NeedlemanWunsch needleman_wunsch Gotoh gotoh SmithWaterman smith_waterman 基于令牌 算法 类 功能 Jaccard jaccard Sorensen sorensen ， sorensen_dice ， dice Tversky tversky Overlap overlap Tanimoto tanimoto Cosine

GDIST 是一个简单的 GUI，用于在 2D 图形上显示两个点的 x、y、距离和方位。 如果未提供输入，则信息将显示在当前轴上。 要使用该工具，只需在图形打开时在命令窗口中键入 gdist 即可。 单击起点，按住按钮并将鼠标移动到新位置。 完成后松开鼠标。 距离窗口中显示的单位与图形轴相同。 方位角以罗盘度数（即地理）报告。 例子： [X,Y,Z]=峰值（50）； 数字冲浪（X，Y，零（大小（Z）），Z） 视图(2) 目录

一个常见的请求是沿着空间中的某些曲线（二维或更多维）在固定距离处插入一组点。用户通常沿着曲线有一组点，其中一些间隔很近，另一些不太近，并且他们希望创建一个沿同一曲线均匀分布的新集合。 当假设插值是分段线性时，这很容易。 但是，如果曲线是样条曲线，也许作为点之间的弦弧长的函数进行插值，这会变得有点困难。 一个很好的技巧是根据描述沿曲线路径的微分方程来表述问题。 然后可以使用 ODE 求解器完成插值。 作为使用示例，我将在平面中的圆周围随机选取一组点，然后生成一组新的点，这些点沿曲线的弧长等距分布，因此围绕圆的周长。 theta = sort(rand(15,1))*2*pi; θ（结束+1）=θ（1）； px = cos(theta); py = 罪（θ）； 100 个等距点，使用样条插值。 pt = interparc(100,px,py,'spline'); % 绘制结果pl

本文给大家介绍分别使用js和c#两种语言实现根据百度地图计算出两地之间的驾驶距离，需要用户指定出发城市和到达城市。对百度地图计算两地距离感兴趣的朋友可以参考下本

光传感器（Light）距离传感器_近程传感器（Proximity ）原理

1. 使用 Canny 边缘检测器找到边缘图像。 2.从边缘图像中提取边缘（曲线）： 2a. 如果它们在一个范围内，则填充间隙并选择长边， 2b. 找到 T 形接头并将它们标记为 T 形角。 2c。 获取每个选定边 ${\Gamma}$ 的“状态”作为“循环”或“线”。 3. 使用小宽度高斯核平滑 ${\Gamma}$ 以去除量化噪声和琐碎的细节。 这种小规模的高斯平滑也提供了很好的角定位。 4. 在平滑曲线 ${\Gamma_s}$ 的每个点，按照 CPDA 技术使用三个不同长度的弦计算三个离散曲率。 5.在${\Gamma_s}$的每个点上找到三个归一化的曲率，然后将它们相乘得到曲率积。 6. 找到绝对曲率积的局部最大值作为候选角点，并通过与曲率阈值${T_h}$ 比较去除弱角点。 7. 计算上一步得到的每个候选角的角度，并与角度阈值${\delta}$ 进行比较以去除假

经纬度距离计算+坐标转换！精度和google earth 比较过，相差很小，精度高。